# RAG工具（模拟）
from .base_tool import BaseTool
from ..utils.logger import get_logger


class RAGTool(BaseTool):
    """RAG检索工具（模拟）"""

    def __init__(self):
        super().__init__("rag_tool", "知识库检索工具，基于向量相似度搜索相关知识")
        # 模拟知识库
        self.knowledge_base = {
            "技术": [
                "微服务架构可以提高系统可扩展性和维护性",
                "容器化技术如Docker可以简化部署流程和环境一致性",
                "云原生架构支持弹性伸缩和高可用性",
                "DevOps实践可以加速软件交付流程",
                "API设计应该遵循RESTful原则"
            ],
            "商业": [
                "用户增长需要产品市场匹配和有效的获客渠道",
                "商业模式需要验证核心假设和单位经济效益",
                "客户终身价值影响商业决策和营销投入",
                "市场竞争分析应该包括直接和间接竞争者",
                "收入模式应该与客户价值主张相匹配"
            ],
            "研究": [
                "实证研究需要严谨的实验设计和统计验证",
                "文献综述是研究的基础和起点",
                "创新需要跨学科思维和问题导向",
                "研究伦理是学术工作的基本要求",
                "同行评审是保证研究质量的重要机制"
            ],
            "管理": [
                "敏捷开发方法强调迭代和客户协作",
                "团队建设需要考虑技能互补和文化契合",
                "项目管理需要平衡范围、时间和成本",
                "领导力包括愿景设定和团队激励",
                "变革管理需要处理阻力和建立共识"
            ]
        }

    def execute(self, query: str, **kwargs) -> str:
        """执行RAG检索"""
        domain = kwargs.get("domain", "")
        max_results = kwargs.get("max_results", 3)

        self.logger.info(f"执行RAG检索: XXX - 领域: {domain}", "cyan")

        # 模拟检索延迟
        import time
        time.sleep(0.3)

        # 如果指定了领域，优先在该领域检索
        if domain and domain in self.knowledge_base:
            knowledge = self.knowledge_base[domain]
            result = f"在{domain}领域检索到相关知识:\n"
            for i, item in enumerate(knowledge[:max_results], 1):
                result += f"{i}. {item}\n"
            return result

        # 通用检索 - 根据关键词匹配
        matched_knowledge = []
        for domain_name, knowledge_list in self.knowledge_base.items():
            # 简单关键词匹配
            for item in knowledge_list:
                if any(keyword in query for keyword in domain_name):
                    matched_knowledge.append(f"[{domain_name}] {item}")
                    if len(matched_knowledge) >= max_results:
                        break

        # 如果还是没有匹配结果，返回各领域的基础知识
        if not matched_knowledge:
            for domain_name, knowledge_list in self.knowledge_base.items():
                if knowledge_list:
                    matched_knowledge.append(f"[{domain_name}] {knowledge_list[0]}")
                if len(matched_knowledge) >= max_results:
                    break

        if matched_knowledge:
            result = "跨领域知识检索结果:\n"
            for i, item in enumerate(matched_knowledge, 1):
                result += f"{i}. {item}\n"
            return result
        else:
            return "未在知识库中找到相关信息"